导读:本文包含了凝聚的层次聚类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:犹豫模糊语言集,距离测度函数,集成函数,凝聚式层次聚类
凝聚的层次聚类论文文献综述
张振宇,林杰,苗润生[1]（2019）在《犹豫模糊语言凝聚式层次聚类算法与应用》一文中研究指出聚类算法作为一种重要的处理数据信息的工具被广泛运用。文章基于犹豫模糊语言集的定义、距离测度函数、集成函数等,结合凝聚式层次聚类算法,提出一种犹豫模糊语言凝聚式聚类算法。通过汽车口碑聚类为例,基于汽车之家论坛在线评论信息,对汽车口碑进行聚类,验证了该算法的可行性。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年21期）
伍东玲,宋彦坡,彭小奇,高东波[2]（2019）在《基于气液两相流数据凝聚层次聚类的气泡形态重构（英文）》一文中研究指出气泡形态对气液两相流中的传热、传质等动力学过程的影响重大,基于计算流体力学(CFD)的流动模拟结果中包含有此类信息。为了提取该信息,提出一种改进的凝聚层次聚类算法,并据此构建了气泡形态重构方法。该方法具有叁个重要特征:1)聚类阈值自适应调整,适用于离散尺度不均一的两相流数据;2)空间软分割,降低了算法的计算复杂度;3)纯气相单元、混合相单元分步聚类的执行策略,可以准确识别和重构识毗邻的气泡/气泡群。基于两组预定义的两相流数据和一组基于CFD的两相流模拟数据,展示了所提出方法的实现过程并对相关功能进行了测试。测试结果表明,提出的方法易于实现,需要人为设置的参数少,即使在离散网格尺度不均一、部分网格单元有一定扭曲的条件下,仍可高效地识别气液和重构两相流中的气体的聚集形态(气泡/气泡群)。(本文来源于《Journal of Central South University》期刊2019年08期）
惠飞,彭娜,景首才,周琪,贾硕[3]（2018）在《基于凝聚层次的驾驶行为聚类与异常检测方法》一文中研究指出目前基于视频的异常行为检测主要针对单车受限场景,难以对运输全过程进行监控。而GPS轨迹分析也以对单车进行先验阈值判断为主,缺乏数据深层次分析与信息挖掘步骤。为此,提出一种基于GPS数据的驾驶行为异常检测方法。利用时间、速度、加速度、方向、转角等全局与局部特征及其对应的统计量,构建车辆驾驶行为的特征属性,并基于多特征对已有的商用车轨迹数据进行聚类分析,得到区域性车辆异常驾驶行为检测结果。实验结果表明,该方法能够准确判断待测车辆的超速、急加速/减速、频繁变道等典型异常驾驶行为。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年12期）
张昳[4]（2018）在《基于凝聚层次聚类的城市道路交通运行状态评价研究》一文中研究指出随着居民出行需求的增长,城市路网结构逐渐成熟,交通出行需求的时空分布也愈加复杂,由城市道路交通资源供需不均衡引起的交通拥挤越来越严重。目前部分城市出现了交通高峰期时间持续增长、拥堵范围逐渐扩大的趋势,交通拥堵已经成为降低居民出行效率、降低人们生活品质、影响行车安全的不可忽视的问题。因此,科学、及时、有效的评价道路交通运行状态、深入挖掘城市路网状态演化规律,对于政府部门的宏观调控以及交通使用者出行决策的制定具有重要的意义。为缓解城市交通拥挤,本文采用实时评价与数理统计相结合的方法,结合采集的交通流数据,对交通流基础数据的处理、路段行程速度的估计、道路运行状态的综合评价以及道路时空相关性演化规律等方面展开了深入的讨论和研究。本文主要研究内容如下:首先,结合动态交通流数据获取技术,明确本文以卡口和浮动车采集到的数据为基础,针对采集的数据存在缺失的情况,提出了基于数据平滑和插值法的缺失数据修复模型,实现了对缺失的交通流数据的修复,并通过实例说明模型的使用方法,对模型的可行性加以验证。其次,界定交通运行状态在本文中的含义,以路段行程速度和路段流量作为全文的交通状态评价参数,进行后续的研究。针对采集到的多源交通流数据,提出了自适应加权平均融合的路段行程速度估计模型,为多源数据的融合方法提供思路。然后,运用凝聚层次聚类法,对路段流量和路段行程速度两个评价指标进行状态划分,确定了评价指标的不同等级区间值。为综合评价城市道路和路段的运行状态,根据模糊熵理论,结合评价指标的等级区间,提出了路段综合评价指数和道路综合评价指数的计算模型,并结合实例说明了模型的计算方法。最后,为探究城市区域路网的状态演变规律,本文结合城市路网的时空相关性,以时空Moran'Ⅰ指数为基础,针对现阶段对空间权重矩阵考虑不足的情况,提出了考虑多影响因素修正的空间权重矩阵构建方法,根据路段交通状态的演变规律,结合凝聚层次聚类算法,将城市道路划分六种类型,并指出它们的运行状态演变时空特征,以期通过对城市道路状态演变规律的研究,为交通管理者制定决策提供科学依据,为交通使用者在出行路径选择时提供建议。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
李运生,宋金龙,李煜,靖盼盼[5]（2018）在《基于凝聚层次聚类的K均值结构面产状分组》一文中研究指出结构面产状数据分组是进行岩体力学性质分析及稳定性评价的基础工作,是工程地质领域一个重要的研究课题。K均值聚类方法从提出到现在,在结构面分组中得到了很好的应用,但是它需要事先给定聚类中心及分组数。为此,提出了改进算法,采用凝聚层次聚类法作为前处理,得到间距较大的几个聚类中心,随后以此聚类中心为初始聚心进行K均值聚类,并同时根据相关目标函数来确定最优分组数。将此改进方法应用于野外实测结构面分组中,得到的结果可靠,分类合理,可以准确确定结构面的优势产状。(本文来源于《人民长江》期刊2018年06期）
李敏,陈果,沈大千,陈飞洋,罗宇昆[6]（2018）在《基于改进凝聚层次聚类算法的变压器绕组及铁心故障诊断研究》一文中研究指出为实现振动响应法在线诊断变压器绕组及铁心故障,提出一种基于改进凝聚层次聚类算法的变压器故障诊断方法。首先,运用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对变压器振动信号进行特征值提取,得到变压器振动信号的特征向量。然后,应用凝聚层次聚类算法对测试变压器振动信号的特征向量进行层次分类,分类得到变压器正常、绕组轴向变形、绕组径向变形、铁心故障4种状态。同时,为克服凝聚层次聚类算法计算量大的缺点,对该算法进行了改进,从而提高了变压器状态分类的速度。最终,经实例测试,结果证明该改进方法能有效快速地识别出变压器所处的状态,实现变压器绕组及铁芯的在线监测与故障诊断。(本文来源于《高压电器》期刊2018年01期）
刘翠玲,李天瑞,于重重[7]（2017）在《凝聚层次聚类算法在电厂设备故障预测上的研究》一文中研究指出针对电厂设备产生的数据浪费问题,并为保证电网的健康运行,提出了利用设备的时间序列数据并运用凝聚层次聚类算法对电厂设备故障进行预测的方法。首先提出了预测方法的框架,后运用凝聚层次聚类算法对时间序列数据聚类,然后采用多项式拟合方法进行了Matlab曲线拟合仿真,根据动态时间弯曲方法度量运行曲线和拟合曲线的相似性,最后通过相似性和预设的阈值判定设备运行状态。结果表明该方法能充分利用时间序列数据,有效地进行复杂电力设备故障预测,有利于及时调度和处理有关事故或缺陷,提高企业经济效益和管理水平。(本文来源于《电气时代》期刊2017年07期）
张凤荔,周洪川,张俊娇,刘渊,张春瑞[8]（2017）在《基于改进凝聚层次聚类的协议分类算法》一文中研究指出在比特流未知协议识别过程中,针对如何将得到的多协议数据帧分为单协议数据帧这一问题,提出了一种改进的凝聚型层次聚类算法。该算法以传统的凝聚型层次聚类算法思想为基础,结合比特流数据帧的特征,定义了数据帧之间及类簇之间的相似度,采用边聚类边提取符合要求类簇的方式,能快速有效地对数据帧进行聚类;并且该算法能自动地确定聚类的个数,所得的类簇含有相似度评价指标。利用林肯实验室公布的数据集进行测试,说明该算法能以较高的正确率对协议数据帧进行聚类。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2017年04期）
丁晟春,龚思兰,李红梅[9]（2016）在《基于突发主题词和凝聚式层次聚类的微博突发事件检测研究》一文中研究指出【目的】实时、准确、高效地检测出海量微博中的突发事件,为舆情应急管理提供重要的决策信息支持。【方法】引入参照时间窗机制,设计词频、文档频率、话题标签(Hashtag)、词频增长率4类特征的选择与计算方法,基于动态阈值实现对突发主题词的抽取。在此基础上,将微博文本表示为突发主题词的特征向量,使用凝聚式层次聚类算法实现了突发事件的检测。【结果】将实验结果结合实例进行分析,突发事件检测达到80%的准确率,验证该方法的可行性和有效性。【局限】由于语料数据和研究范围的限制,还未实现对所检测突发事件的自动描述,对网民情感、事件间语义关系等要素的分析及考量也存在一定欠缺。【结论】本研究突破以往相关研究中文本内容质量、文本形式、突发特征抽取结果的局限,提升微博突发事件检测的效率。(本文来源于《现代图书情报技术》期刊2016年Z1期）
吕琳,尉永清,任敏,潘晓[10]（2017）在《基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类》一文中研究指出传统的凝聚型层次聚类在分裂或合并类时如果没有很好地作出决定,就有可能导致低质量的聚类结果,针对这一缺点,提出一种基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类算法。该算法先利用蚁群优化算法的状态转移规则决定凝聚型层次聚类中下一个将要合并的数据点,再利用信息素更新规则寻找聚类的最优路径,最后获得全局最优的高质量层次聚类结果。该优化算法在人工数据集和UCI数据集上的仿真实验结果表明,相对于传统的聚类算法,该算法的准确率更高,聚类效果更好。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2017年01期）
凝聚的层次聚类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
气泡形态对气液两相流中的传热、传质等动力学过程的影响重大,基于计算流体力学(CFD)的流动模拟结果中包含有此类信息。为了提取该信息,提出一种改进的凝聚层次聚类算法,并据此构建了气泡形态重构方法。该方法具有叁个重要特征:1)聚类阈值自适应调整,适用于离散尺度不均一的两相流数据;2)空间软分割,降低了算法的计算复杂度;3)纯气相单元、混合相单元分步聚类的执行策略,可以准确识别和重构识毗邻的气泡/气泡群。基于两组预定义的两相流数据和一组基于CFD的两相流模拟数据,展示了所提出方法的实现过程并对相关功能进行了测试。测试结果表明,提出的方法易于实现,需要人为设置的参数少,即使在离散网格尺度不均一、部分网格单元有一定扭曲的条件下,仍可高效地识别气液和重构两相流中的气体的聚集形态(气泡/气泡群)。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
凝聚的层次聚类论文参考文献
[1].张振宇,林杰,苗润生.犹豫模糊语言凝聚式层次聚类算法与应用[J].统计与决策.2019
[2].伍东玲,宋彦坡,彭小奇,高东波.基于气液两相流数据凝聚层次聚类的气泡形态重构（英文）[J].JournalofCentralSouthUniversity.2019
[3].惠飞,彭娜,景首才,周琪,贾硕.基于凝聚层次的驾驶行为聚类与异常检测方法[J].计算机工程.2018
[4].张昳.基于凝聚层次聚类的城市道路交通运行状态评价研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[5].李运生,宋金龙,李煜,靖盼盼.基于凝聚层次聚类的K均值结构面产状分组[J].人民长江.2018
[6].李敏,陈果,沈大千,陈飞洋,罗宇昆.基于改进凝聚层次聚类算法的变压器绕组及铁心故障诊断研究[J].高压电器.2018
[7].刘翠玲,李天瑞,于重重.凝聚层次聚类算法在电厂设备故障预测上的研究[J].电气时代.2017
[8].张凤荔,周洪川,张俊娇,刘渊,张春瑞.基于改进凝聚层次聚类的协议分类算法[J].计算机工程与科学.2017
[9].丁晟春,龚思兰,李红梅.基于突发主题词和凝聚式层次聚类的微博突发事件检测研究[J].现代图书情报技术.2016
[10].吕琳,尉永清,任敏,潘晓.基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类[J].计算机应用研究.2017